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一九產(chǎn)業(yè)AI速寫:農(nóng)業(yè)篇

2020-01-20 11:06 腦極體

導(dǎo)讀:然而如果我們將目光投擲到城市環(huán)線以外,在幅員遼闊的中華大地上,AI是否能扎根進(jìn)農(nóng)業(yè)的土壤中,讓這個(gè)延續(xù)千年的第一產(chǎn)業(yè)向更高的產(chǎn)業(yè)化水平邁進(jìn)?

過(guò)去一年,“AI+”已經(jīng)深入到了中國(guó)產(chǎn)業(yè)的方方面面,從工業(yè)質(zhì)檢到智慧城市,第四次工業(yè)革命開始呈現(xiàn)出越來(lái)越清晰的面貌。

然而如果我們將目光投擲到城市環(huán)線以外,在幅員遼闊的中華大地上,AI是否能扎根進(jìn)農(nóng)業(yè)的土壤中,讓這個(gè)延續(xù)千年的第一產(chǎn)業(yè)向更高的產(chǎn)業(yè)化水平邁進(jìn)?

答案是肯定的。

2019年,我們看到計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算、智能機(jī)器人等AI技術(shù)都可以被用于提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率,從高度信息化的豬場(chǎng)鵝廠,到智能分揀采摘機(jī)器人,用前沿科技的視角與脈絡(luò)改造農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈,AI已經(jīng)開始輸出真實(shí)的價(jià)值。

但我們也發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)想要徹底承接住AI的技術(shù)能量,前提還要經(jīng)受第二產(chǎn)業(yè)的工業(yè)化洗禮,以及第三產(chǎn)業(yè)的社會(huì)化流程保障。沒(méi)有這樣層層遞進(jìn)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),“AI+農(nóng)業(yè)”的美好愿景,就如同一場(chǎng)過(guò)云雨,尚未深入根系,就已煙消云散。

如何將智能的甘霖,輸送到960萬(wàn)平方公里的土地,2019年的農(nóng)業(yè)AI,就在進(jìn)行一場(chǎng)滋養(yǎng)未來(lái)的播種。

跨越沙海:農(nóng)業(yè)智能化的三步曲

BIS Research前不久發(fā)布了《2019-2024年農(nóng)業(yè)市場(chǎng)的全球人工智能(AI)分析與預(yù)測(cè)》報(bào)告,最新的市場(chǎng)情報(bào)顯示,農(nóng)業(yè)AI的市場(chǎng)規(guī)模在2019年估計(jì)為5.780億美元,并將以28.38%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng),預(yù)計(jì)到2024年將達(dá)到20.157億美元。

需求驅(qū)動(dòng)下的農(nóng)業(yè)智能化,想承接住這個(gè)時(shí)代機(jī)遇,卻沒(méi)有想象中容易。

核心原因,自然是作為第一產(chǎn)業(yè)的農(nóng)業(yè)AI之路,與其他現(xiàn)代化基礎(chǔ)良好的二三產(chǎn)業(yè)有著明顯的差異。

所以在這篇文章中,或許我們可以換一種方式,先回到問(wèn)題的起源地,去追問(wèn)那個(gè)必不可少的前情提要——今天的農(nóng)產(chǎn)業(yè)鏈條迫切渴望從AI的復(fù)雜算式中,尋找到哪些問(wèn)題的時(shí)代解法?

1.提質(zhì)增效。在過(guò)去的幾年里,從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)型為工業(yè)密集型,成為中國(guó)農(nóng)業(yè)的主旋律。而導(dǎo)致這一變化的主要誘因:糧食單位產(chǎn)量低,分散家庭經(jīng)營(yíng)為主要生產(chǎn)模式,越來(lái)越多的年輕人選擇退出“農(nóng)民”這一職業(yè),尤其是在環(huán)保主義、產(chǎn)業(yè)集中化等政策大趨勢(shì)的影響下, 以智慧機(jī)器代替人工完成農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn),就成為2019年乃至未來(lái)數(shù)年的主題詞。

2.科技推廣。要解決問(wèn)題一,自然就會(huì)引出第二個(gè)問(wèn)題——AI農(nóng)業(yè)的技術(shù)門檻高,而中國(guó)長(zhǎng)期的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)與政策主導(dǎo)的科技推廣模式,就讓技術(shù)改造的初始成本、安全性等問(wèn)題,成為阻礙農(nóng)業(yè)智能化、規(guī)?;芾淼囊?。

盡管此前一些機(jī)器人技術(shù)和智能算法都讓一些生產(chǎn)過(guò)程變得更加容易,但小農(nóng)戶在我國(guó)占據(jù)80%以上,農(nóng)業(yè)人口的受教育年限也低于7.5年,大多數(shù)缺乏有效操作、理解相關(guān)技術(shù)的專業(yè)知識(shí),也會(huì)影響AI成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。

3.產(chǎn)銷斷層。上述生產(chǎn)端的標(biāo)準(zhǔn)化和現(xiàn)代化改造,即使有政府補(bǔ)貼、金融保險(xiǎn)等機(jī)制,高昂的投入短期內(nèi)還是會(huì)反映到最終的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格中,今年以來(lái)的豬肉價(jià)格飛漲,連帶著牛羊肉、雞蛋等畜禽產(chǎn)品價(jià)格不同程度上揚(yáng),甚至某段時(shí)間水果也讓消費(fèi)者無(wú)福消受,“價(jià)賤傷農(nóng)、價(jià)高傷民”的產(chǎn)銷斷層,也昭示著農(nóng)業(yè)融入城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的必要性。

所以在2019年,我們看到AI在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用,就開始告別“XX養(yǎng)豬”這樣樹典型的示范工程,也不再是單一的器械自動(dòng)化升級(jí),而是向更深的土壤層伸展出了密集的根系。

2019:

農(nóng)業(yè)AI解開了無(wú)數(shù)道復(fù)雜的綜合題

具體到2019年的產(chǎn)業(yè)變化,我們可以看到三個(gè)更為清晰的邏輯延展:

首先,人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用趨近于綜合化、集成化。

尤其是體現(xiàn)在生產(chǎn)環(huán)節(jié),如果說(shuō)2017-2018年是AI進(jìn)入田間地頭的實(shí)驗(yàn)階段,那么2019年可以信息地看到,人工智能與農(nóng)業(yè)的深度跨界融合方案正在被孕育出來(lái)。

從部署具備邊緣計(jì)算能力的多種傳感器,到視覺(jué)感知、語(yǔ)言閱讀、邏輯推理等算法的應(yīng)用,以及人機(jī)混合協(xié)同、群體巨智能決策等,AI農(nóng)業(yè)開始從單點(diǎn)作業(yè)邁向了綜合改造的大門。

比如云南某農(nóng)產(chǎn)品設(shè)備廠商,就通過(guò)設(shè)備端的智能邊緣平臺(tái),結(jié)合云服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練,進(jìn)而將垂直算法模型下發(fā)到生產(chǎn)設(shè)備上,指導(dǎo)終端作業(yè)的參數(shù)實(shí)現(xiàn)自我調(diào)節(jié)。該套AI+IoT的方案,生產(chǎn)質(zhì)量已經(jīng)可以達(dá)到中級(jí)師傅的水平。

另外,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的人工智能算法在精準(zhǔn)度和實(shí)用性上也提升到了更高的價(jià)值基準(zhǔn)。

2019年,機(jī)器識(shí)別開始脫離實(shí)驗(yàn)室的窠臼,逐步克服了不同地區(qū)、不同類型農(nóng)產(chǎn)品的差異化難題,在適用性和精準(zhǔn)度上進(jìn)一步升級(jí),識(shí)別誤差降低,開始為農(nóng)民群體交付可靠的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

比如某集團(tuán)就與AI科技企業(yè)合作,通過(guò)在大棚內(nèi)設(shè)置專用的托架和拍攝設(shè)備,來(lái)自動(dòng)識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品的成熟度,計(jì)算最適合農(nóng)作物生長(zhǎng)的環(huán)境,鑒別病蟲害感染情況,進(jìn)而推動(dòng)機(jī)器人智能分揀,降低意外狀況所造成的損失。

在海南島,數(shù)百個(gè)農(nóng)場(chǎng)已經(jīng)應(yīng)用上了智慧農(nóng)場(chǎng)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)的智能監(jiān)控;在新疆,一排遠(yuǎn)程遙控的無(wú)人采棉機(jī)進(jìn)行秋收,一小時(shí)收獲60畝,比人工采棉的效率提高了上千倍;在內(nèi)蒙古,一戶牧民家的300多頭牦牛都裝上了5G移動(dòng)設(shè)備,等待實(shí)現(xiàn)“在家放?!薄ㄟ^(guò)機(jī)器降低生產(chǎn)成本,不再只是一句紅頭文件或新聞通稿上的口號(hào),而是正在土地上發(fā)生的真實(shí)故事。

另一個(gè)有趣的變化是,傳統(tǒng)以行政為主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)科技推廣體系,開始逐漸向政企?!叭灰惑w”的方式演進(jìn)。

過(guò)去按照“省-市-縣鄉(xiāng)-村”層級(jí)逐級(jí)推廣的科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò),正伴隨著科技互聯(lián)網(wǎng)公司與農(nóng)業(yè)巨頭之間的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,呈現(xiàn)出了農(nóng)業(yè)政策、科研創(chuàng)新、技術(shù)推廣三者緊密聯(lián)合的新業(yè)態(tài)。

某某農(nóng)業(yè)大腦與農(nóng)業(yè)集團(tuán)、地方政府等的合作消息在過(guò)去一年里層出不窮,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI-as-a-service“AI即服務(wù)”創(chuàng)業(yè)公司也逐漸增多。

比如某金融機(jī)構(gòu)就通過(guò)線上采集多維度的農(nóng)戶數(shù)據(jù),利用人工智能模型進(jìn)行分析,迅速完成對(duì)生豬養(yǎng)殖戶的信用評(píng)分,進(jìn)而增加農(nóng)民融資機(jī)會(huì)并降低融資成本,幫助解決“豬周期”問(wèn)題。

一方面,農(nóng)戶的實(shí)際需求能夠更有針對(duì)性地得到滿足,讓創(chuàng)新科技成果可以轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力。同時(shí),社會(huì)力量的大力推動(dòng),也讓農(nóng)業(yè)科技推廣資金得到有效供給,緩解各級(jí)財(cái)政壓力,同時(shí)也減少了科技企業(yè)自身的研發(fā)成本和推廣難度,進(jìn)一步擴(kuò)大技術(shù)應(yīng)用范圍。

總體來(lái)看,這種相對(duì)成熟的、復(fù)合型、大范圍覆蓋的科技創(chuàng)新應(yīng)用,預(yù)計(jì)將會(huì)在未來(lái)數(shù)年間成為農(nóng)業(yè)AI快速落地的一大助力。

走向綠洲:農(nóng)業(yè)AI的彼岸

給“農(nóng)業(yè)AI”的2019年考卷打個(gè)“A”,是理所當(dāng)然的一件事。問(wèn)題在于,智能化、網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型剛剛開始展露出協(xié)同起步的晨曦,這也意味著,想要進(jìn)入精確農(nóng)業(yè)時(shí)代,AI還將有更多的題目等待挑戰(zhàn)。

比如說(shuō),農(nóng)業(yè)AIoT網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍還有待提升。前文提到的AI創(chuàng)新,都基于村級(jí)別的信息化服務(wù)網(wǎng)絡(luò),尤其是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的完善,能夠提供實(shí)時(shí)響應(yīng)的數(shù)據(jù)處理和決策支持。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為36.5%,僅為城鎮(zhèn)地區(qū)的一半,AI想要在960萬(wàn)平方公里的土地上落地生根,首先需要解決數(shù)據(jù)的“匱乏病”,這恐怕還有賴于新一代互聯(lián)網(wǎng)和IoT部署的全面鋪開。

與此同時(shí),中國(guó)的科技企業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深入,目前還停留在基礎(chǔ)設(shè)施的改造與算法賦能階段,未來(lái)將質(zhì)量良好、有價(jià)值的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)集收集并開源出來(lái),恐怕會(huì)是農(nóng)業(yè)AI進(jìn)展更快的特效藥。


另外,智能農(nóng)業(yè)設(shè)備的專屬芯片還是較為缺乏。

目前的AI應(yīng)用大多都是建立在通用芯片的基礎(chǔ)上,但與標(biāo)準(zhǔn)化程度高的工廠、城市環(huán)境不同,農(nóng)業(yè)智能設(shè)備會(huì)面臨復(fù)雜的生產(chǎn)場(chǎng)景、變化多端的環(huán)境氣候等影響,此類芯片在環(huán)境較差的田間地頭很容易發(fā)生損壞,進(jìn)而影響智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用可靠度,而目前農(nóng)業(yè)需求反向推動(dòng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的影響力還稍顯不足。

而在服務(wù)方面,面對(duì)部分家庭農(nóng)戶應(yīng)用人工智能的意愿和能力不夠、農(nóng)業(yè)金融信用風(fēng)、,農(nóng)產(chǎn)品種植與市場(chǎng)品牌化等問(wèn)題,還需要主管部門或社會(huì)企業(yè)運(yùn)用人工智能建立垂直的行業(yè)預(yù)測(cè)模型,來(lái)指導(dǎo)和幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體動(dòng)態(tài)地調(diào)節(jié)生產(chǎn)活動(dòng)。如何對(duì)提供此類B2B、B2C解決方案的服務(wù)商給予幫扶支持,也成為等到農(nóng)業(yè)AI回答的一道多選題。

總體來(lái)看,這些既是2019年的歷史遺留問(wèn)題,也是一份來(lái)自未來(lái)的禮物。

2017年,在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了要推進(jìn)農(nóng)業(yè)的智能化升級(jí),建立典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng),開展智能農(nóng)場(chǎng)、智能化植物工廠、農(nóng)產(chǎn)品加工智能車間等集成應(yīng)用示范等舉措。

時(shí)至今日,人工智能已經(jīng)在田間地頭全面開花,擺脫農(nóng)業(yè)固有的復(fù)雜性,以及技術(shù)落地的種種掣肘,培育出了眾多的AI綠洲,催生出不少優(yōu)秀的解決案例。

春播秋收冬藏,AI在這一年寫下的,正是對(duì)這片土地的期盼與深情。